대한영상의학회지 4월호 표지논문 게재
국가수리과학연구소(소장 김현민, 이하 수리연) 의료영상연구팀이 서울대학교병원(원장 김연수) 소아영상의학과와 공동 연구를 통해 소아 발달성 고관절 이형성증 조기진단 기술 개발에 성공했다.
소아 고관절 이형성증(소아 엉덩이 관절 탈구)은 1000명당 2~3명에서 발생하는 흔한 질환으로, 소아의 정상적인 고관절 발달을 위해서는 조기진단이 매우 중요하다.
그러나 소아의 연령대마다 진단방법이 다르고 무엇보다 전문의의 숙련도에 따라 진단의 정확도에 영향을 미칠 수 있기 때문에 전체 소아 연령에 대해 일관성 있는 정확도를 보장할 수 있는 진단기술이 필요한 상황이었다.
수리연 연구진은 수학적 알고리즘과 딥러닝 기술을 접목해 X-선 영상을 이용한 다양한 연령대의 소아를 진단할 수 있는 선별기술을 개발하는데 성공했다.
연구진은 누운자세로 촬영한 하복부 X-선 영상에서 대퇴골두를 중심으로 한 영상패치(영상조각)를 수학적인 알고리즘으로 추출하고, 추출된 영상패치로부터 질환유무를 진단하도록 인공 신경망을 학습시키는 영상패치 기반 진단 알고리즘을 디자인했다.
이를 통해 계산 효율성과 진단 정확도를 높히고, X-선 영상에서 질환 유무에 대한 자동 판별이 가능하게 됐다.
또한 해당 알고리즘은 높은 진단 정확도를 갖고 있는 숙련된 전문의와의 진단 성능 비교에서도 통계적으로 유의미한 차이가 없는 것으로 확인됐다.
특히, 소아 방사선과의 경험이 없는 의료진과의 진단 성능 비교에서는 수리연이 개발한 알고리즘이 민감도, 특이도, 양성예측도가 더 우수한 것으로 확인됐다.
이번 수리연이 개발한 기술은 전체 연령대의 소아 진단이 가능하고, X-선 영상을 이용하기 때문에 저렴한 검사비용과 일반 병원에서도 접근성이 용이해졌다는 장점을 갖고 있다.
수신자 조작특성(ROC, 왼쪽), 정밀도 재현율(PRC, 오른쪽)
조연진 서울대학교병원 소아영상의학과 교수는 “수학적 방법을 통해 개발된 진단기술이 의료진의 진단정확도를 높일 수 있음을 확인했다"며 "특히 소아영상의학과가 턱없이 부족한 지방의 의료환경에서 의료의 질을 획기적으로 높일 수 있는 진단소프트웨어로 발전할 수 있을 것”이라고 말했다.
박형석 수리연 의료영상연구팀장은 “이번 연구는 의료진과의 협력을 통해 수리연의 의료수학 분야 역량을 발휘해 의료현장에서 필요한 기술을 수학적인 방법을 통해 해결한 좋은 사례가 될 것”라고 강조했다.
이번 연구결과는 대한영상의학회지 4월호에 표지논문으로 게재됐다.
